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1
在学习「分类变量与虚拟变量」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。把定性变量转换为取 0 或 1 的虚拟变量后即可纳入回归模型。
2
下面关于「折线图与面积图」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「折线图与面积图」的定义。折线图用线段连接数据点,表现随时间的趋势变化。
3
判断:标准误等于总体标准差除以样本量的平方根,随样本量增大而减小。( )
解析:这一表述符合抽样与估计的基本原理。
4
关于「论证图与复杂论证的拆解」的判定规则与步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是论证图与复杂论证的拆解判定过程的关键环节:要区分主论证与辅助论证。
5
下面关于「中项的作用」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「中项的作用」的定义。中项是两个前提的媒介,靠它把大项与小项必然地联结起来。
6
在学习「不一样也很美」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。你觉得美的,我可能觉得普通,这些都很好。
7
下列表述中,描述的是「对当关系与逻辑方阵」而不是「矛盾关系的应用」的是?
解析:「对当关系与逻辑方阵」与「矛盾关系的应用」同属直言命题与对当关系,但前者强调:同素材的 A、E、I、O 之间的真假制约关系称为对当关系,可用逻辑方阵表示。
8
在学习「选言推理与假言连锁」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。选言推理以选言命题为前提;假言连锁把若干假言命题串成链条逐段推出。
9
在学习「充足理由律」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。任何被断定为真的命题都必须有充足理由,且理由与结论之间有必然联系。
10
在实际场景中使用「三段论的四个格」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住三段论的四个格的判断依据:第一格中项分别是大前提的主项、小前提的谓项。
11
「中心极限定理」的正确含义是?
解析:「中心极限定理」指的是:无论总体分布如何,样本量足够大时样本均值的分布近似正态。
12
关于「概率的基本运算」的计算与分析步骤,下列表述正确的是?
解析:这一步是概率的基本运算判定过程的关键环节:一般加法要减去交集。
13
下列表述中,描述的是「参数与统计量」而不是「变量与数据类型」的是?
解析:「参数与统计量」与「变量与数据类型」同属统计学与数据,但前者强调:参数描述总体,通常未知且固定;统计量描述样本,随样本变化而变化。
14
判断:加权平均数中权重的选择直接影响结果的含义。( )
解析:这一表述符合描述统计的基本原理。
15
在学习「道歉和原谅」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。做错了说对不起,被弄难受了可以说出感受。
16
在学习「听错和听不清」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。声音太轻、太吵,或者离得太远,就容易听错。
17
在学习「辩证思维与形式逻辑的关系」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。形式逻辑保证思维不发生自相矛盾;辩证思维则进一步考察对象的运动、变化与内在矛盾。
18
判断:同一律要求在同一思维过程中,概念与命题必须保持自身的确定性。( )
解析:这一表述符合传统形式逻辑导论的基本原理。
19
判断:第一类错误是原假设为真时错误地拒绝它,其概率由显著性水平控制。( )
解析:这一表述符合假设检验的基本原理。
20
判断:做错的题最值得再看一遍。( )
解析:这一表述符合越练越会的基本原理。
21
判断:高兴、生气、害怕、难过,都是正常的情绪。( )
解析:这一表述符合心情和情绪的基本原理。
22
「排队和轮流」的正确含义是?
解析:「排队和轮流」指的是:排队是后来的排在后面,轮流是一个一个来。
23
在实际场景中使用「数学期望与方差」时,下列做法正确的是?
解析:实务中应先立住数学期望与方差的判断依据:期望具有线性性质。
24
关于「巧合不是原因」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是巧合不是原因判定过程的关键环节:要多看几次是不是总这样。
25
在学习「一起做事要商量」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。几个人一起做事,先把规则和分工说清楚。
26
判断:给要记的东西找一个线索,想起来会更容易。( )
解析:这一表述符合记住和忘掉的基本原理。
27
判断:相关系数的取值范围为负一到正一,符号表示方向、绝对值表示强度。( )
解析:这一表述符合相关与回归的基本原理。
28
关于「分心从哪里来」的怎么想、怎么做,下列表述正确的是?
解析:这一步是分心从哪里来判定过程的关键环节:手机和玩具先放到一边。
29
下面关于「别人为什么这样做」的说法中,正确的是?
解析:本题直接考查「别人为什么这样做」的定义。每个人做事,背后常常有自己的理由。
30
在学习「数据清洗与整理」时,下列哪一项属于应当避免的错误认识?
解析:这是典型的误解。数据清洗包括缺失值处理、异常值识别、一致性核对与口径统一。
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